• 한국지구과학회지
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• 제39권6호
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• pp.519-532
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• 2018

우리는 오리온 분자운 복합체의 북부 필라멘트(이하 NF)에 대하여 $^{12}CO$ (J=1-0) 분자선의 자료를 이용하여 은하 평면이 분자의 운동과 운동학에 미치는 영향을 연구하였다. 6 m 서울대학교 전파망원경(Seoul Radio Astronomy Observatory, SRAO)을 이용하여 2arcmin 공간분해능으로 은하면으로부터 먼 순서로 NF1, NF2, NF3 세 곳을 총 270시간 동안 관측된 자료를 사용하였다. 은하면과 OMC NF는 $^{12}CO$ (J=2-1) 경우 3% 밀도에서, 티끌의 경우 9% 밝기 수준에서 자기장을 따라 서로 연결되어 있었다. $^{12}CO$ (J=1-0), $^{12}CO$ (J=2-1), 성간 티끌 관측결과를 비교해본 결과, 세 경우 모두 NF3에서는 고루 분포했지만, NF1과 NF2에서는 비교적 밀도가 높은 특정 영역에서만 함께 나타났다. NF는 단일 구조를 보였으며, NF1에서는 부분 수축 운동을, NF2에서는 하단에서 회전 운동이 나타났고, NF3에서는 유일하게 명확히 자기장에 연관된 나선형 회전이 보였다. 위치-속도 분석 결과, $^{12}CO$ (J=1-0)를 비롯한 물질들은 NF2와 NF3을 따라 은하면을 향하여 흐를 가능성이 있음을 확인할 수 있었다. 은하면을 향하여 물질이 흐르는 명백한 원인을 이번 연구결과에서 볼 수 없었지만 추후의 더 정교한 관측결과가 NF1과 NF2 상단부의 회전 운동을 확인 할 수 있겠다.

• 한국기후변화학회지
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• 제3권4호
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• pp.245-257
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• 2012

기후변화로 인한 피해를 방지하고 적응대책을 수립하기 위해 취약성 평가가 장려되고 있다. 본 연구에서는 강원도 지역을 대상으로 고해상도 공간자료를 이용한 취약성 평가를 실시하고, 부문별 우선순위 선정방법을 제시하여 적응정책 수립에서 활용 가능성을 알아보았다. 이를 위해 각 부문별로 민감도, 노출, 적응능력 규준을 설정하고, 적합한 평가 지표를 선정한 뒤 GIS를 이용하여 지표별 공간자료를 구축하였다. 이후 시군구별 현재와 미래 취약성 결과를 도출한 뒤 부문별 우선순위를 선정하였다. 현재의 기후변화 취약 정도에 따라 구간을 나눈 뒤 미래의 취약성 증감 정도를 반영하여 부문별로 우선 순위를 등급화 하였다. 그 결과, 취약성은 지역별로 사용된 지표에 따라 상이하게 나타났으나, 전반적으로 미래의 취약성이 증가하고 취약지역이 확대되는 것으로 나타났다. 일반적으로 기온의 증가는 모든 부문의 취약성을 증가시키는 것으로 드러났다. 부문별 우선순위 선정 결과, 시군별로 적응정책 수립시 우선적으로 고려해야할 부문을 확인할 수 있었다. 또한, 지리와 기후 및 사회적 특성이 비슷한 시군구는 동일한 등급으로 분류되는 경향을 볼 수 있었다. 본 연구에서 제시한 취약성 평가와 부문별 우선순위 선정 방안은 향후 기초지자체의 기후변화 세부시행계획 수립 시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Ginseng Research
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• 제43권4호
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• pp.600-605
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• 2019

Background: The leaves and roots of Panax ginseng are rich in ginsenosides. However, the chemical compositions of the leaves and roots of P. ginseng differ, resulting in different medicinal functions. In recent years, the aerial parts of members of the Panax genus have received great attention from natural product chemists as producers of bioactive ginsenosides. The aim of this study was the isolation and structural elucidation of novel, minor ginsenosides in the leaves of P. ginseng and evaluation of their antiinflammatory activity in vitro. Methods: Various chromatographic techniques were applied to obtain pure individual compounds, and their structures were determined by nuclear magnetic resonance and high-resolution mass spectrometry, as well as chemical methods. The antiinflammatory effect of the new compounds was evaluated on lipopolysaccharide-stimulated RAW 264.7 cells. Results and conclusions: Two novel, minor triterpenoid saponins, ginsenoside $LS_1$ (1) and 5,6-didehydroginsenoside $Rg_3$ (2), were isolated from the leaves of P. ginseng. The isolated compounds 1 and 2 were assayed for their inhibitory effect on nitric oxide production in LPS-stimulated RAW 264.7 cells, and Compound 2 showed a significant inhibitory effect with $IC_{50}$ of $37.38{\mu}M$ compared with that of NG-monomethyl-L-arginine ($IC_{50}=90.76{\mu}M$). Moreover, Compound 2 significantly decreased secretion of cytokines such as prostaglandin $E_2$ and tumor necrosis factor-${\alpha}$. In addition, Compound 2 significantly suppressed protein expression of inducible nitric oxide synthase and cyclooxygenase-2. These results suggested that Compound 2 could be used as a valuable candidate for medicinal use or functional food, and the mechanism is warranted for further exploration.

• 한국육종학회지
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• 제50권4호
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• pp.424-433
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• 2018

수박(Citrullus lanatus)은 전세계에서 경제적으로 중요한 채소작물이며, 라이코펜과 시트룰린과 같은 기능성 물질을 함유하고 있다. Didymella bryoniae 병원균에 의해 발생하는 덩굴마름병은 수박 재배에서 가장 피해를 많이 주는 병해 중에 하나이다. 단일염기다형성(SNP)은 한 개 염기에 관해 개체 간에 발생하는 유전적 변이로서 유전자 연관 지도를 작성하는 것과 원예적 형질 및 병저항성에 연관된 분자표지를 개발하는 데 자주 사용된다. 본 연구에서는 수박에서 모친과 부친의 차세대 염기서열 재분석(next generation resequencing)을 통해 SNP 분자표지를 선발하였다. 식물재료는 C. lanatus '920533'(모친, 감수성)과 C. amarus 'PI 189225'(부친, 저항성) 및 이들의 $F_1$, $F_2$ 개체를 이용하였다. NGS 분석 결과, '920533'과 'PI 189225'에서 각각 13.6 Gbp와 13.1 Gbp의 염기서열을 얻었다. '920533'과 'PI 189225' 간의 SNP 수는 609만 개였고, 그 중 HRM 프라이머로 디자인이 가능한 SNP의 수는 354,860개였다. 그 중에 HRM 분석을 위한 330개 프라이머 쌍이 디자인되었다. 결과적으로 HRM 분석을 통해 총 61개의 HRM 분자표지를 개발하였다. 이번 연구의 결과는 SNP 기반의 유전자지도 작성에 이용될 수 있으며 덩굴마름병 저항성과 연관된 양적 형질 유전자좌(QTL) 분석에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1159-1172
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• 2020

본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.

• Journal of Applied Biological Chemistry
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• 제64권2호
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• pp.113-119
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• 2021

올리브 (Olea europaea L.) 잎은 풍부한 폴리 페놀을 함유하고 있으며, 이는 항산화, 항균, 항 바이러스, 항암 활성을 연관시키고 혈소판 활성화를 억제하는 것으로 보고 되어있다. 올리브 잎은 건강기능성식품 및 기능성 화장품의 원료로 상업적으로 사용되고 있으며, 이러한 건강상의 이점은 올리브 잎의 주요 생리활성 물질인 oleuropein와 관련이 있다. Oleuropein은 항산화, 항노화, 항염증, 항암, 항미생물, 항바이러스, 항죽상동맥혈증, 지질 저하 효과, 혈당 저하 효과, 피부 보호 효과가 보고되어 있다. oleuropein이 올리브 잎의 중요한 화합물 임에도 불구하고 상업용 제품에서 oleuropein 함량을 밝히는 정량적 접근 방법은 아직 없다. 본 연구에서는 UPLC-QTof/MS, PDA, CAD로 개발된 방법을 이용하여 10개의 상업용 올리브 잎 추출물의 성분 및 oleuropein 함량을 분석 하였다. Iridoids (1, 3, 4, 14, and 16-18), coumarin (2), phenylethanoids (5, 9, and 11), flavonoids (6-8, 10, 12, and 13), lignan (15)을 포함한 총 18종의 화합물이 올리브 잎에서 예상되었다. 총 10종의 올리브 잎 추출물 분석은 3종의 제품(A, G, H)에서 제품에서 제시한 oleuropein 함량보다 높게, 5종의 제품(B, E, H, I, J)에서 5-10%의 오차범위로 나타났고 C, D에서 함량 미달로 검출되었다. 본 연구에서 oleuropein의 함량분석이 올리브 잎의 품질 관리에 도움이 될 수 있음을 판단하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.83-100
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• 2020

본 연구에서는 미국 NASA에서 개발한 LIS(Land Information System)를 이용하여 한반도 지역의 수문인자를 산출하여 토양수분 및 증발산량에 대한 정확도를 평가하였다. LIS를 이용한 수문인자 산출을 위해 사용된 지표면 모형은 Noah-MP(Noah-MultiParameterization)이며, 수문기상 자료는 MERRA2(Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, Version 2)를 적용하였다. Land Cover 및 국내 기상자료 적용에 따른 정확도를 확인하기 위해 IGBP(International Geosphere-Biosphere Programme), UMD(University of Maryland) Land Cover를 적용하였고, 기상관측자료는 기상청의 종관기상관측(ASOS, Automated Synoptic Observing System) 자료를 사용하였다. 산출된 자료의 정확도를 평가하기 위해 토양수분 및 증발산량을 대상으로 지상 관측자료와 비교하여 상관계수(CC, Correlation Coefficient), 편의(BIAS), 효율계수(NSE, Nash-Sutcliffe Efficiency)를 분석하였다. 그 결과, IGBP를 적용한 토양수분의 상관계수는 평균 0.56, 증발산량은 평균 0.71로 나타났고, UMD를 적용한 토양수분은 평균 0.68, 증발산량은 평균 0.72이며, UMD를 적용한 결과의 상관계수가 높게 평가되었다. 수문기상 자료로 MERRA2를 사용하였을 경우 토양수분의 상관계수는 평균 0.68, 증발산량은 평균 0.72로 나타났고, ASOS를 적용한 토양수분은 평균 0.66, 증발산량은 평균 0.72이며, ASOS를 적용한 결과 상관계수가 낮아지는 것으로 분석되었다. 국내 기상자료를 적용할 경우 상관계수가 낮아지는 현상이 발생하였는데, 지점 자료의 격자화를 진행할 때 MERRA2와 동일한 공간해상도인 0.65°× 0.5°로 격자화하여 지역에 따라 정확도의 차이가 발생 된 것으로 판단된다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권1호
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• pp.32-43
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• 2021

삼림 생태계에서 토양 CO2 유출량의 연속적인 모니터링을 위한 다중채널 자동챔버시스템 (MCACs)을 개발하였다. MCACs는 자동개폐 덮개가 있는 8개의 토양챔버, 8개의 다중채널 가스샘플러를 장착한 적외선 CO2 농도 분석기, 시간 릴레이 회로를 갖춘 전자 컨트롤러, 프로그래밍이 가능한 로직용 자료수집장치로 구성되었다. 사계절 장기간에 걸쳐 야외 현장에서 MCACs의 안전성과 신뢰도를 조사하고, 높은 시간분해능으로 현장 테스트에서 얻은 온도와 토양수분 함량이 토양 CO2 유출에 미치는 효과들을 파악하기 위해, 2010년 1월부터 12월 사이의 기간 동안 남산의 신갈나무림 실험지소에서 MCACs를 사용하여 토양 CO2 유출속도와 미기상 요인들을 지속적으로 측정하였다. 토양 CO2 유출속도의 일변화 및 계절적인 변화는 현저하게 온도 요인의 경향을 따랐다. 전체 실험 기간 동안에 토양 CO2 유출속도는 5 cm 깊이의 토양온도와 밀접한 상관관계 (r2 = 0.92)를 보였으나 토양수분 함량과는 약한 상관관계 (r2 = 0.27)를 나타냈다. 남산 신갈나무림에서 온도에 대한 토양 CO2 유출량의 연간 민감도(Q10 수치)는 2.23~3.0의 범위에 달했고, 다양한 온대지역의 낙엽활엽수림에 대한 다른 연구들과 일치하였다. MCACs에 의해 측정된 연평균 토양 CO2 유출량은 약 11.1 g CO2 m-2 day-1이었다. 이 결과들은 MCACs가 야외 현장에서 토양 CO2 유출량의 연속적인 장기측정과 동시에 미기상 요인들의 영향을 결정하는데 유용한 시스템임을 나타낸다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_2호
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• pp.1509-1521
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• 2020

다목적실용위성(KOMPSAT-3A: Korea Multi-Purpose Satellite 3A)으로부터 산출된 지표 반사도 성과의 검정 작업을 위하여 분광 반사도 측정값을 제공하고 있는 포털인 Radiometric Calibration Network(RadCalNet)에서 제공하는 4 개의 사이트 자료 중에서 중국 바오터우(Baotou: BTCN) 데이터를 이용한 실험을 수행하였다. 실험을 위한 반사도 성과는 대기 반사도와 지표 반사도를 일괄적으로 처리할 수 있도록 재설계하고 구현한 오픈소스 Orfeo ToolBox(OTB)의 확장 프로그램(Extension)을 이용하여 생성하였다. 절대 대기 보정에 적용되는 두 가지의 센서 모델 변수를 고려하여 2016년, 2017년, 2018년 자료 1개씩 총 3개의 영상 자료를 실험에 적용하였다. 한편 각각 USGS LaSRC 알고리즘과 SNAP Sen2Cor 프로그램을 이용하여 Landsat-8과 Sentinel-2B 영상정보로부터 산출한 반사도 성과와의 비교 검증 작업을 수행하여 센서 별 차이를 확인하고자 하였다. 대기 반사도와 지표 반사도를 대상으로 절대 대기 보정을 위한 필수 입력 값인 Gain과 Offset에 대한 센서 모델 변수 값을 적용한 결과로, 2019년에 발표된 변수 값을 사용한 성과에 비하여 2017년 변수 값을 사용한 성과가 RadCalNet BTCN 자료에 비교적 잘 부합되는 것으로 나타났다. RadCalNet BTCN 자료를 기준으로 KOMPSAT-3A 영상정보의 지표 반사도 성과와의 차이는 밴드 별로 B 밴드(-0.031 ~ 0.034), G 밴드(-0.001 ~ 0.055), R 밴드(-0.072 ~ 0.037), NIR 밴드(-0.060 ~ 0.022)로 일치도가 높은 것으로 나타났고, Landsat-8 영상과 Sentinel-2B 영상의 지표 반사도의 경우도 KOMPSAT-3A 영상의 지표 반사도 성과의 정확도와 유사한 수준인 것으로 나타났다. 이번 연구 결과는 고해상도 위성에서 지표 반사도 값에 대한 분석 대기 데이터(Analysis Ready Data: ARD) 적용 가능성을 확인한 것에 의미가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1505-1514
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• 2022

영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.